Fugu-MT 論文翻訳(概要): No Free Lunch with Guardrails

論文の概要: No Free Lunch with Guardrails

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00441v2
Date: Thu, 03 Apr 2025 13:34:57 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-04 12:51:12.717845
Title: No Free Lunch with Guardrails
Title（参考訳）: ガードレール付きフリーランチ
Authors: Divyanshu Kumar, Nitin Aravind Birur, Tanay Baswa, Sahil Agarwal, Prashanth Harshangi,
Abstract要約: 我々は,現行のガードレールが実用性を維持しつつ誤用を効果的に防ぐかどうかを評価する。調査の結果,ガードレール付き無料ランチは存在せず,セキュリティ強化がしばしばユーザビリティの犠牲となることが確認された。ユーザビリティを維持しつつリスクを最小限に抑える優れたガードレールを設計するための青写真を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: As large language models (LLMs) and generative AI become widely adopted, guardrails have emerged as a key tool to ensure their safe use. However, adding guardrails isn't without tradeoffs; stronger security measures can reduce usability, while more flexible systems may leave gaps for adversarial attacks. In this work, we explore whether current guardrails effectively prevent misuse while maintaining practical utility. We introduce a framework to evaluate these tradeoffs, measuring how different guardrails balance risk, security, and usability, and build an efficient guardrail. Our findings confirm that there is no free lunch with guardrails; strengthening security often comes at the cost of usability. To address this, we propose a blueprint for designing better guardrails that minimize risk while maintaining usability. We evaluate various industry guardrails, including Azure Content Safety, Bedrock Guardrails, OpenAI's Moderation API, Guardrails AI, Nemo Guardrails, and Enkrypt AI guardrails. Additionally, we assess how LLMs like GPT-4o, Gemini 2.0-Flash, Claude 3.5-Sonnet, and Mistral Large-Latest respond under different system prompts, including simple prompts, detailed prompts, and detailed prompts with chain-of-thought (CoT) reasoning. Our study provides a clear comparison of how different guardrails perform, highlighting the challenges in balancing security and usability.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)と生成AIが広く採用されるにつれて、ガードレールは、彼らの安全な使用を保証する重要なツールとして登場した。しかし、ガードレールの追加にはトレードオフがないわけではなく、より強力なセキュリティ対策はユーザビリティを低下させ、より柔軟なシステムは敵の攻撃のギャップを埋める可能性がある。本研究では,現行のガードレールが実用性を維持しつつ誤用を効果的に防止できるかどうかを考察する。これらのトレードオフを評価するためのフレームワークを導入し、異なるガードレールがリスク、セキュリティ、ユーザビリティのバランスをどのように評価し、効率的なガードレールを構築するかを測定します。この結果から,ガードレール付き無料ランチは存在せず,セキュリティの強化がしばしばユーザビリティの犠牲となることが確認された。そこで本研究では,ユーザビリティを維持しつつ,リスクを最小限に抑える優れたガードレールを設計するための青写真を提案する。 Azure Content Safety, Bedrock Guardrails, OpenAIのModerration API, Guardrails AI, Nemo Guardrails, Enkrypt AI guardrailsなど,さまざまな業界ガードレールを評価した。さらに,GPT-4o,Gemini 2.0-Flash,Claude 3.5-Sonnet,Mistral Large-UpdateといったLCMが,単純なプロンプト,詳細なプロンプト,チェーン・オブ・シント(CoT)推論による詳細なプロンプトなど,異なるシステムプロンプトの下でどのように応答するかを評価する。我々の研究は、異なるガードレールがどのように機能するかを明確に比較し、セキュリティとユーザビリティのバランスをとる上での課題を強調します。

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